본 논문에서는 HSV 색 공간을 이용한 야간 차량의 검출 시스템을 제안한다. 주정차 감시등 도로변에서 자동차를 감시하는 경우 자동차 번호판 추출하는 것이 중요하다. 일반적으로 번호판 추출을 위해서는 원거리에서 자동차 검출후 Pan-Tilt-Zoom 카메라로 자동차를 일정한 크기로 확대한 영상을 획득하여 번호판을 추출한다. 그리고 자동차 검출 및 추적을 위해 Mean-Shift 혹은 Optical Flow 알고리듬이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 알고리즘은 주간에는 성공적으로 자동차를 검출 및 추적 할수 있었으나 야간에는 검출 및 추적에 어려움이 있었다. 그래서 본 논문에서는 입력 영상을 HSV 색 공간으로 변환하면 자동차의 전조등 혹은 후미등의 위치가 두드러지게 나타나는 것을 이용하여 자동차의 위치를 검출하였다. 실험 결과 정면 차량의 경우 93.9%, 후면 차량의 경우 97.7%의 차량을 검출하여 제안된 방법이 야간 차량 검출에 효율적임을 증명하였다.
본 논문에서는 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 시스템을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상을 이용하여 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였다. 또한 실시간처리에 문제가 없는 평균 91.34frame/s의 빠른 처리속도를 나타냈다.
본 논문에서는 교통 모니터링 시스템에 사용할 수 있는 국부 영역에서 차량 검지와 추적을 수행하는 새로운 기법을 제안하다. 차량 검지와 추적은 각 차선에 미리 설정된 영역에서만 이루어진다. 각 차선에 설정된 국부 영역을 에지 특성과 프레임 차이를 이용하여 여러 개의 분할 영역으로 나누고 분할영역의 통계적 특성과 기하학적 특성에 의해 차량, 도로, 그림자와 전조등 영역으로 분류하여 차량을 검출한다. 검출된 차량은 에지 영상의 정합에 의해 국부 영역내에서 추적하여 차량 속도, 길이, 차간 거리와 도로 점유율과 같은 교통 정보를 산출할 수 있다. 배경 영상을 사용하지 않으므로 다양한 조건에서 사용이 가능하고 다양한 기상, 시간대와 장소에서 90.16%의 높은 차량 검출의 정확도를 나타냈다. 동작 환경에서 카메라의 각도, 방향과 조리개 설정이 조정되면 아주 높은 정확도의 교통 모니터링 시스템의 핵심기술로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 산지가 전국토의 70%를 차지하는 우리 국토의 지형적인 여건과 환경 및 생태계 보존의 중요성으로 인해 도로건설시 구조물(교량 및 터널)의 설치가 증가하는 추세에 있는 최근의 실정에서 터널과 교량으로 연결된 구조물 연속구간에서 차로변경이 제한될 경우, 중차량 등 저속차량으로 인한 고속도로 본선의 소통능력 저하에 대처하기 위한 방안으로 구조물 구간의 차로변경을 허용할 것을 제안하였으며 차로변경 허용시의 필요조건으로 구조적 측면, 안전적 측면, 운전자 편의측면을 검토하여 적절한 차로변경 허용기준을 다음과 같이 제시하였다. 1. 우측길어깨가 2.5m 이상인 구조물(교량 또는 터널) 구간. 2. 운전자의 원활한 차로변경을 유도할 수 있도록 도로안내표지, 전광표지판, 노면표지 등 충분한 교통안내시설이 설치 된 곳. 3. 결빙이 우려되는 지역에 설치된 교량의 경우 융설시스템을 구비한 곳. 4. 터널의 경우 터널방재기준(2004.11) 및 터널조명기준(KSA 3703)을 만족하며 터널입 출구부에 결빙방지설비가 구비된곳. 5. 터널 구간 내 전조등을 점등한 차량에 한함.
본 연구에서는 PPS(Polyphenylene sulfide) 수지와 단면이 원형(round type), 누에형(cocoon type), 플랫형(flat type)인 3종류의 유리섬유를 사용하여 컴파운딩 및 사출을 통해 차량 전조등 광원 모듈용 유리섬유 강화 열가소성 플라스틱(glass fiber reinforced thermoplastic : GFRTP)을 제조하였다. 섬유 단면형태 및 함유량에 따른 효과를 알아보기 위해 인장, 굴곡, 충격 특성을 평가하였고, 단면에 따른 유동성, 형태안정성 및 평탄성을 관찰하였다. 그 결과 플랫 단면의 유리섬유를 사용했을 때 기계적 특성이 가장 우수했고 섬유함유량이 증가할수록 강도가 향상되는 경향을 보였다. 또한, 형태안정성, 평탄성의 경우에도 플랫 단면 섬유 사용 시 더 좋은 결과를 나타내었다.
차량용 전조등에 사용되어지는 HID(High Intensity Discharge) 발라스트(Ballast)의 특성 개선을 위하여 소프트 스위칭 방식의 멀티 레벨 인버터를 적용하였다. 멀티레벨 인버터의 모드(Mode)별 특성을 해석하고, 그 결과를 통해 발라스트의 출력 특성을 해석하고 시스템을 설계하였다. 그리고 실험을 통하여 해석결과를 확인하였다.
The blind spot is an area where drivers visibility does not reach. When drivers change a lane to adjacent lane, they need to give an attention because of the blind spot. If drivers try to change lane without notice of vehicle approaching in the blind spot, it causes a reason to have a car accident. This paper proposes a night-time blind spot vehicle detection using cameras. At nighttime, head-lights are used as characteristics to detect vehicles. Candidates of headlight are selected by high luminance feature and then shape filter and kalman filter are employed to remove other noisy blobs having similar luminance to head-lights. In addition, vehicle position is estimated from detected head-light, using virtual center line represented by approximated the first order linear equation. Experiments show that proposed method has relatively high detection porformance in clear weather independent to the road types, but has not sufficient performance in rainy weather because of various ground reflectors.
가로등과 보안등의 증가로 인한 야간조명의 확대와 야간 이동차량의 증가로 전조등 등 농경지 주변에 간헐적으로 조명이 이루어지고 있어 2000년부터 2001년까지 2년 동안 암기간과 야간조파가 벼와 콩의 출수 및 개화에 미치는 영향을 구명하고자 수행한 시험결과를 요약하면 다음과 같다. 12시간 암기 중 3시간마다 10분간 백열등(50∼60 lux)으로 조명한 야간조파 처리에 의하여 벼 생육은 두 품종 모두 암기처리 12시간에 비해 간장은 증가되었으며, 수당립수는 감소되었다. 벼의 출수는 야간조파시 암기처리 12시간에 비하여 일품벼 9일, 화성벼는 26일 지연되었으며, 12시간의 암기처리에 비하여 9시간 암기처리시 일품벼 47일, 화성벼는 41일 지연되었다. 야간조파에 의한 황금콩의 생육은 야간조파시 암기처리 12시간에 비해 경장파 절수가 증가되었으며, 협수는 감소되었고, 12시간의 암기처리에 비하여 9시간 암기처리시 경장 및 절수는 증가되었지만 협수는 감소되었다. 콩의 개화까지 소요일수는 야간조파시 암기처리 12시간에 비하여 4일 지연되었으며, 12시간의 암기처리에 비해 9시간 암기처리시 19일 지연되었다.
AI 기술이 발전함에 따라 자율주행의 안전성에 관한 관심이 대두되고 있다. 최근, 자율주행의 차량이 증가하고 있지만 그에 대한 부작용을 해소하기 위한 노력은 다소 부진한 실정이다. 특히, 야간에 운행되는 자율주행 차량은 더욱 많은 문제들을 안고 있다. 운행의 다양한 환경에서 야간 주행의 환경은 매우 중요한 요소이다. 이에, 본 연구에서는 야간 자율주행 차량에서 핵심적인 문제점으로 부상하고 있는 반대 차량의 전조등 또는 주위 다양한 조명에 의해 발생되는 반사광을 감소시키는 방안을 제안한다. 이를 위하여, 먼저, 야간 주행 중에 센서에 의해 획득한 영상에서 반사광 특성 정보를 활용하여 조명 반사광을 추출한 후, 반사계수를 활용한 각 픽셀의 색상을 찾아 specular 영역을 감소한다. 그 후 영역의 밝기성분만을 이용한 새로운 영역을 찾아 최종적으로 이를 감소하는 방안을 제시한다. 조명 반사광을 완벽히 감소할 수는 없지만 대체적으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 가 있었다. 따라서 제안된 연구 방법이 야간에서의 자율주행에서 다양한 단점 및 문제들을 해결하고 사고를 줄이는 방법에 기여할 것으로 사료된다.
외부 환경에서의 영상처리 기술은 외부환경에 매우 민감하여 외부환경이 급격하게 변화할 때마다 정확도가 많이 떨어지는 경향이 있다. 따라서 교통감시시스템으로 정확한 교통정보를 산출하기 위해서는 (여기서 교통감시시스템은 영상처리 기술을 이용하여 교통상황을 감시하는 시스템) '전이시간대의 그림자 제거', '야간에 차량 전조등에 의한 왜곡', '비', 눈, 그리고 안개에 의한 잡음', '폐색(occlusion)' 등을 필히 해결해야만 한다. 본 논문은 다양한 변화가 일어나는 실외환경에서 영상처리 기술을 이용하여 교통량, 속도, 점유시간을 산출하는 시스템을 개발하였다. 따라서, 시스템의 성능을 검증하기 위해 한국건설 기술연구원에서 운영하고 있는 곤지암 시험장에서 2008년 12월 16일부터 18일까지 교통량, 속도, 점유시간에 대해 4개차로 (상행 2차로, 하행 2차로)를 대상으로 평가하였다. 평가 방법은 기준데이터가 되는 레이더 검지기 데이터와 본 연구의 영상처리기술에 의해 산출된 데이터를 비교하는 방법으로 수행되었다. 평가 결과, 주간, 야간, 일출, 일몰 시간대 모두 교통량, 속도, 점유시간 산출 값이 기준데이터와 비교했을 때 약 92%에서 97%까지의 정확도가 있는 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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